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应用于颗粒参数光学测量的CCD图像分析技术研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 喷雾颗粒参数测量意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状分析第12-15页
        1.2.1 喷雾颗粒参数测量方法研究现状第12-13页
        1.2.2 基于数字图像处理的雾滴参数测量技术研究现状第13-15页
    1.3 本课题研究任务及主要内容第15-16页
    1.4 本课题研究难点第16-18页
第二章 喷雾颗粒测量系统设计第18-26页
    2.1 测量系统整体结构第18页
    2.2 CCD数字图像采集第18-19页
    2.3 喷雾系统与雾滴采集设计第19-21页
    2.4 显微图像采集系统设计第21-23页
        2.4.1 显微成像系统第21-22页
        2.4.2 显微雾滴图像获取第22-23页
    2.5 微距图像采集系统设计第23-24页
    2.6 彩虹喷雾测量系统设计第24-25页
    2.7 本章小结第25-26页
第三章 喷雾颗粒图像分析方法研究第26-56页
    3.1 图像类型第26-28页
    3.2 图像预处理第28-35页
        3.2.1 显微图像处理区域选择第28-29页
        3.2.2 图像光照不均校正第29-31页
        3.2.3 图像增强第31-35页
    3.3 图像阈值处理第35-39页
        3.3.1 常见阈值选取方法第35-38页
        3.3.2 阈值方法的实现与比较第38-39页
    3.4 透明喷雾颗粒二值图像处理第39-44页
        3.4.1 基于喷雾颗粒轮廓的连通域标记第40-43页
        3.4.2 小面积区域消除第43-44页
    3.5 基于透明喷雾颗粒的内部填充及轮廓缺口封闭第44-53页
        3.5.1 透明喷雾颗粒内部填充第44-48页
        3.5.2 喷雾颗粒轮廓缺口封闭第48-50页
        3.5.3 改进的喷雾轮廓缺口封闭方法第50-53页
    3.6 基于连通标记的图像背景及颗粒去除第53-55页
    3.7 本章小结第55-56页
第四章 模糊雾滴图像分析与喷雾颗粒识别研究第56-86页
    4.1 图像退化基础理论第56-59页
        4.1.1 图像退化原因第56页
        4.1.2 图像退化模型第56-58页
        4.1.3 点扩展函数PSF模型第58-59页
    4.2 典型的模糊图像盲复原算法第59-64页
        4.2.1 参数估计法第60页
        4.2.2 全变差正则化算法第60-61页
        4.2.3 NAS-RIF算法第61-62页
        4.2.4 迭代盲反卷积算法第62-64页
    4.3 模糊喷雾颗粒图像盲复原算法的实现与比较第64-66页
    4.4 喷雾颗粒图像边缘检测方法研究第66-75页
        4.4.1 经典边缘检测算子第66-68页
        4.4.2 经典边缘检测方法的实现与比较第68-70页
        4.4.3 基于形态学的喷雾颗粒边缘检测第70-75页
    4.5 基于Hough变换的喷雾颗粒轮廓圆形识别与重建第75-85页
        4.5.1 Hough变换原理第76-78页
        4.5.2 Hough变换检测雾滴圆第78-79页
        4.5.3 喷雾颗粒轮廓线拟合第79-82页
        4.5.4 喷雾颗粒原始轮廓重建第82-85页
    4.6 本章小结第85-86页
第五章 喷雾颗粒参数测量及粒径重复统计研究第86-99页
    5.1 喷雾颗粒图像长度标定第86-87页
    5.2 喷雾颗粒参数第87-88页
    5.3 雾滴粒径分布统计第88-90页
    5.4 基于单帧雾滴图像的重复粒径测量分析与研究第90-94页
        5.4.1 粒径重复测量原因分析第90-91页
        5.4.2 重复喷雾颗粒识别第91-93页
        5.4.3 重复识别颗粒去除第93-94页
    5.5 去除重复统计测量结果分析第94-97页
    5.6 喷雾颗粒参数测量误差分析第97-98页
    5.7 本章小结第98-99页
第六章 总结和展望第99-101页
参考文献第101-106页
致谢第106-107页
攻读硕士学位期间的科研成果第107-108页
附录第108页

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